原创 pandding實現‘replicate’操作
圖像中的padding操作一般是zeropadding，這次有作業要求實現replicate’，填補的像素拷貝與其最近的圖像邊界像素灰度。研究了一下，寫成代碼如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created
2020-07-06 03:20:15
原创 Lint Code 醜數
設計一個算法，找出只含素因子2，3，5 的第 n 小的數。 符合條件的數如：1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12... 我們可以認爲 1 也是一個醜數。 您在真實的面試中是否遇到過這個題？ 是 題目糾錯 樣例
2019-07-06 19:22:09
原创 LintCode 統計數字
計算數字 k 在 0 到 n 中的出現的次數，k 可能是 0~9 的一個值。 樣例 樣例 1： 輸入： k = 1, n = 1 輸出： 1 解釋： 在 [0, 1] 中，我們發現 1 出現了 1 次 (1)。 樣例 2： 輸入：
2019-07-05 19:49:52
原创 LintCode 尾部的零
設計一個算法，計算出n階乘中尾部零的個數 樣例 樣例 1: 輸入: 11 輸出: 2 樣例解釋: 11! = 39916800, 結尾的0有2個。 樣例 2: 輸入: 5 輸出: 1 樣例解釋: 5!
2019-07-05 19:49:52
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原创 利用深度學習進行點雲匹配（六）
本文承接上一篇：利用深度學習進行點雲匹配（五）。 之前的文章介紹了3D match如何進行點雲匹配，總結來說它使用了Siamese network的設計思想，在Point cloud，Mesh和Depth map三種數據中找出匹配的對應點
2019-03-23 19:14:24
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原创 使用深度學習進行點雲匹配（四）
承接上一篇文章《使用深度學習進行點雲匹配（三）》。因爲之前提到過因爲硬件原因我自己無法去訓練3Dmatch描述子，因此接下來我的任務是嘗試應用這個模型。我更換了原來的點雲數據，新數據來自於斯坦福大學的3D掃描數據庫，網址爲;http://
2019-03-22 19:22:51
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原创 reduce_mem_usage函數，減少數據的內存
最近在做kaggle比賽的時候看到有一個函數reduce_mem_usage，可以對數據進行壓縮，從而減少內存消耗，因此記錄一下： def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics
2019-03-06 17:18:11
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原创 使用深度學習進行點雲匹配（五）
本文承接前一篇：使用深度學習進行點雲匹配四，今天要研究的是關於TDF的具體含義和如何訓練3D match描述子的方法。之前提到了使用3D match進行遷移學習的代碼，但是那個相當於利用已經訓練好的權重只進行了一次前向傳播，得出512維的
2019-01-04 01:12:48
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原创 使用深度學習進行點雲匹配（三）
接上一篇，接下來我們要研究的是如何訓練出點雲中3DMatch描述子。這裏我們要引入一個深度學習框架：Marvin,正如我們耳詳能熟的keras，pytorch，tensorflow等深度學習框架一樣，Marvin也是一個深度學習框架，那麼
2018-12-10 13:17:13
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原创 泰坦尼克號比賽預測5：能上0.83的代碼
今天找到了一份可以上0.83的代碼，真是令人震驚，作者只是用了knn的單模型就做到了這個成績。其中他構建了一個很新奇的特徵：家庭中是否有人存活，我不知道是不是這個意思。最後也沒有交叉驗證，甚至劃分出驗證集，只是使用了網格搜索，當然，這並不
2018-12-09 23:35:25
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原创 泰坦尼克號比賽預測四：使用keras基於深度學習預測
找到了一篇基於深度學習進行泰坦尼克比賽預測的代碼。寫得非常好，我做了一點點修改，準確了準確率在0.794 代碼是基於keras寫的，以後再做此類問題時可以模仿着進行遷移。原文鏈接： https://www.kaggle.com/rafae
2018-12-09 23:35:25
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原创 kaggle房價預測代碼一：很好的stacking模版
今天開始做kaggle的房價預測比賽，這是一個迴歸問題的比賽，我找到了一份非常好的代碼。 原文鏈接：https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboa
2018-12-09 23:35:25
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原创 使用深度學習進行點雲匹配（一）
前言：使用深度學習進行點雲匹配研究是我的畢設題目。因爲之前只學習過深度學習在2D CV上的一些知識，對於三維點雲這種東西根本沒有聽說過，因此也是感覺頭大。好在老師給了我一篇paper，讓我先去研究裏面的方法，這篇論文是CVPR2017年的
2018-12-08 00:17:00
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原创 泰坦尼克號比賽大神級分析
最近在學習如何打數據挖掘比賽，感覺以前自己根本沒有分析的去做比賽，因此我在重溫之前的一些比賽，想看一下大神的思路是怎樣的，今天這個比賽就是kaggle的入門比賽：泰坦尼克號比賽。雖然是入門的，但是有太多的大神對這份數據提出了自己的見解，今
2018-12-08 00:17:00
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原创 使用深度學習進行點雲匹配（二）
本文承接上一篇《使用深度學習進行點雲匹配（一）》。 在上一篇研究了Demo代碼如何實現根據3Dmatch描述子實現點雲配對以後，接下來的問題就是如何訓練出3Dmatch描述子。在此之前，作者先將數據轉換爲了TDF體素網絡，今天便來解析這部
2018-12-08 00:17:00
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